移动机器人运动目标检测与跟踪系统研究

摘要

在人类所感知的环境信息中，视觉信息占了非常大的比重，而动态视觉信息更是其主要组成部分。计算机视觉是用计算机模拟人眼功能，从图像或者图像序列中提取信息，对外界环境中的事物进行形态和运动识别。在各种光学图像中，彩色图像是对外部客观世界最为逼真的描述。相比灰度图像来说，对彩色图像的处理可以获得更大的信息量。 本文针对彩色运动目标检测与跟踪技术开展研究工作，解决了色彩分割、形状检测、目标跟踪等技术问题，搭建了基于移动机器人的彩色目标识别与跟踪系统，并完成了相应的实验。论文的主要工作及研究成果如下： 首先，分析了移动机器人运动目标检测与跟踪系统的功能及性能指标，设计了系统的总体组成结构并构思了各子系统的实现形式。 其次，研究了运动目标检测和跟踪算法。一方面，设计了基于颜色特征和形状特征的目标物分割算法，实现了对图像中彩色目标物的有效分割。另一方面，对经典Camshift 跟踪算法进行了改进：实现了该算法的全自动化；将Kalman 滤波器融入其中，提高了算法在目标物遮挡情况下的鲁棒性；通过参数设置，使该算法在出现跟踪失败的情况时能够及时重新初始化，进入新一轮的目标检测及跟踪。本文通过OpenCV 实现了运动目标检测及跟踪算法，并通过实验验证了该算法的可行性。 最后，建立了移动机器人运动目标检测与跟踪系统。该系统将上位机图像处理的结果以无线方式传送给下位机，再由下位机控制移动机器人实现对运动目标的跟踪。该系统还装有超声测距装置，可以实时感知机器人与运动目标之间的距离，从而有效避免了机器人与目标物之间的碰撞。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

第二章 系统分析与总体设计

第三章 运动目标检测算法研究

第四章 运动目标跟踪算法研究

第五章 运动目标检测与跟踪系统的实现

第六章 结论与展望

参考文献

附录A：超声波传感器测距实验统计数据

致谢